《低速园区场景下决策模块的成本函数设计与编程实践》

前段时间，我参与某车企L4级智能驾驶系统的低速园区场景开发，核心目标是解决传统系统在复杂人机混行环境中的决策僵硬问题。不同于高速场景的标准化道路条件，园区场景充满不可预测性：无交通信号灯的交叉路口、突然横穿道路的儿童、占道卸货的快递三轮车、随意窜出的宠物，这些情况让早期系统频繁触发紧急制动—测试数据显示，紧急制动率高达32%，不仅让乘客频繁体验急停的不适感，还导致通行效率比人类司机低15%，甚至出现因频繁制动引发后车拥堵的情况。更关键的是，系统对“模糊场景”的判断能力不足，比如行人在路边徘徊时，无法区分其是准备横穿道路还是临时停留接电话，常出现“过度谨慎”（明明行人无横穿意图却长时间减速）或“反应滞后”（行人已开始横穿才紧急制动）的极端情况。这些问题并非单纯依赖传感器硬件升级就能解决，而是需要通过编程将场景理解、行为预测与决策逻辑深度绑定，让系统具备接近人类司机的“场景感知力”，既能精准识别风险，又能贴合实际场景的通行需求。
 
针对障碍物意图预测不准的核心痛点，我摒弃了传统“基于轨迹拟合的固定预测模型”（仅通过障碍物过去几秒的运动轨迹推测未来路径，无法应对突发转向、停顿等行为），转而设计“多维度特征融合的动态意图判断框架”。首先，通过编程采集园区内10万+条真实场景样本，涵盖行人、非机动车、儿童、宠物等12类障碍物，每条样本不仅标注基础的位置、速度数据，还额外标注3类核心特征：运动特征（实时速度、加速度、运动方向变化率，比如儿童奔跑时方向变化率远高于成年人）、交互特征（与车辆的相对距离、相对速度、是否有眼神接触或挥手等行为信号，比如行人抬头看向车辆时，横穿概率显著提升）、环境特征（是否处于路口/停车场出入口等高危区域、周边是否有树木或建筑物遮挡、光线强度是否影响障碍物观察）。接着，通过编程实现特征权重的动态调整逻辑—例如，当障碍物是儿童且处于路口时，交互特征（如是否奔跑、是否脱离成人监护）的权重从常规的20%提升至45%，优先通过行为信号判断意图；当障碍物是静止的快递车时，环境特征（如是否开启双闪、车身周围是否有人员装卸货物、是否占用主通道）的权重占比超50%，避免误判为临时停靠而贸然绕行。同时，引入“时间窗口滑动预测”机制，每100毫秒更新一次特征数据，基于近3秒的特征变化趋势判断意图，而非依赖单帧数据导致的瞬时误判。这套方案落地后，障碍物意图预测准确率从78%提升至93%，针对“行人徘徊”场景的误判率下降60%，紧急制动次数减少28%，乘客的乘坐体验明显改善。
 
传统决策模块依赖“if-else”的规则式逻辑（比如“检测到障碍物距离小于5米则减速”“距离小于2米则停车”），无法应对园区场景的多样性—同一距离下，面对奔跑的儿童和缓慢移动的老人，合理的决策应完全不同，而固定规则难以覆盖这类差异。为此我通过编程构建“多目标成本函数驱动的动态决策模型”。首先，明确智能驾驶在低速场景的三大核心目标：安全（避免碰撞，这是底线目标）、效率（减少延误，避免因过度谨慎影响园区通行流畅度）、舒适（降低加速度波动，避免急加速、急减速导致乘客不适），并将每个目标转化为可量化的成本指标。安全成本通过“最小安全距离”计算（结合障碍物类型、车速动态调整，比如面对儿童时最小安全距离从3米增至5米），若与障碍物的实时距离小于该值，成本指数急剧上升；效率成本通过“当前车速与期望车速的差值”及“到达目的地的时间延误”衡量（期望车速根据园区道路限速、拥堵情况动态设定），差值越大、延误越久，成本越高；舒适成本则关联“加速度变化率”（参考人类驾驶的舒适加速度范围），急加速或急减速会导致成本升高。然后，通过编程实现成本权重的场景化调整—例如，当检测到儿童、宠物等行动不可预测的障碍物时，安全成本权重从常规的50%提升至70%，效率成本权重降至15%，优先保障安全；在空旷的园区主干道，且周围无行人和非机动车时，效率成本权重可提升至40%，安全成本权重降至35%，适当提高车速提升通行效率。决策时，系统会遍历“直行、减速、绕行、停车”等5种候选动作，通过计算每种动作对应的总加权成本，选择总成本最低的方案执行。例如，遇到占道的快递车时，系统不会直接停车等待，而是先计算绕行路径的成本：若绕行时与对向车辆的安全距离足够（大于最小安全距离），且延误时间小于5秒（效率成本可控），同时绕行过程中的加速度变化率在舒适范围内，便会选择缓慢绕行，而非紧急制动。优化后，系统的通行效率提升20%，基本与人类司机持平，同时乘客的体感舒适度评分从3.2分（5分制）升至4.5分，极少出现因决策逻辑导致的不适感。
 
感知数据到决策指令的传输延迟，是导致系统反应滞后的关键问题—早期测试中，从激光雷达检测到障碍物（生成障碍物的位置、速度数据），到感知模块对数据进行融合处理，再传输至决策模块计算最优动作，最后输出控制指令给执行层，整个链路耗时长达500毫秒。而在低速园区场景中，车辆时速通常在10-20公里，500毫秒内车辆会行驶1.4-2.8米，若遇到突然横穿的行人，这个延迟足以导致碰撞风险，远超场景要求的300毫秒阈值。为解决这一问题，我从软件架构层面进行编程优化：首先，打破“感知数据全部传输至中央控制器处理”的传统架构，将感知模块（激光雷达、摄像头数据处理）部署到边缘计算单元（与传感器物理距离更近，数据传输延迟更低），仅将融合后的核心障碍物数据（而非原始点云数据）传输至中央决策模块，单此一项就将传输耗时从180毫秒压缩至80毫秒。其次，设计“预测性决策预加载”机制，通过编程让决策模块提前1秒预计算可能的动作—例如，当车辆接近路口、停车场出入口等高危区域时，即使尚未检测到障碍物，系统也会提前加载“减速、停车、避让”三种候选决策的计算逻辑（如预设不同障碍物类型对应的最小安全距离、绕行路径约束条件），一旦感知模块检测到障碍物并传输核心数据，决策模块无需重新启动计算流程，只需调用预计算结果并快速筛选最优方案，决策耗时从320毫秒缩短至200毫秒。此外，对感知数据进行“优先级过滤”，通过编程设定障碍物优先级（如儿童>行人>非机动车>静止物体），低优先级障碍物的非关键数据（如静止车辆的细微位置变化、远处非机动车的微小速度波动）会被合并传输（每300毫秒传输一次，而非100毫秒一次），减少数据传输量，进一步降低链路延迟。最终，整个感知-决策链路的总耗时降至280毫秒，完全满足低速场景需求，因延迟导致的紧急制动事件减少45%，碰撞风险显著降低。
 
系统上线后，园区场景出现了更多未覆盖的“长尾案例”，比如儿童在道路旁追逐打闹（运动轨迹无规律，频繁变向）、宠物突然从车辆盲区窜出（留给系统反应时间不足1秒）、行人手持大件物品（如床垫、纸箱）遮挡视线（无法通过眼神接触判断意图）等，这些场景超出了初期训练样本的覆盖范围，导致模型的决策准确率骤降—新场景下的紧急制动率回升至40%，部分情况甚至出现决策矛盾（如既想减速又想绕行，导致车辆行驶轨迹不稳定）。为实现模型的快速迭代，避免因长尾案例影响用户体验，我通过编程构建“增量学习与人工审核结合的迭代机制”。首先，在系统中设置“异常场景捕获”模块，通过实时监控决策模块的成本函数变化（如安全成本突然飙升但无明显障碍物、多种候选动作的成本差值极小导致决策犹豫），以及接收安全员的人工标记（在系统后台一键标记“决策不合理”场景），自动保存该场景的完整数据（包括感知原始数据、特征参数、决策结果、车辆状态），形成候选样本库，确保每个长尾案例都能被精准记录。其次，通过编程实现样本的自动标注与人工审核流程：系统先基于已有模型对候选样本进行初步标注（如判断障碍物类型、意图标签），再将标注结果推送给工程师审核，审核通过的样本加入增量训练集（避免错误标注的样本污染模型），审核不通过的样本则由工程师重新标注后补充入库。每周凌晨（车辆非运营时段，避免影响白天使用），系统会自动启动增量训练任务，仅用新采集的增量样本对模型的特征权重与成本函数参数进行微调（而非重新训练整个模型，节省计算资源与时间），训练时间从传统的8小时缩短至1.5小时，且训练过程中系统仍能保持基础功能可用。这套机制让模型对新场景的适应周期从2周缩短至3天，新场景下的紧急制动率降至12%，决策合理性评分（由安全员打分）稳定在90分以上（100分制），系统的鲁棒性持续提升。
 
回顾整个开发过程，我最深的感悟是：智能驾驶的编程实践，本质是“将人类对场景的理解转化为机器可执行的逻辑”，尤其是在低速园区这类充满“人情世故”的场景中，技术方案不能脱离对人类行为习惯、环境交互逻辑的洞察。比如，判断行人是否准备横穿时，人类司机会关注其“身体朝向”“脚步动作”“是否携带行李”等细微信号，编程时就需要将这些模糊的人类感知转化为可量化、可计算的交互特征，让机器能像人一样“读懂”行为背后的意图；决策时，人类司机会在“安全”与“效率”间找到动态平衡（比如高峰期在园区主干道会适当加快车速，而放学时段遇到学生则会主动减速），编程时就需要通过成本函数的动态权重调整实现这种平衡，避免机器陷入“非黑即白”的决策误区。这段经历也让我意识到，好的智能驾驶决策模块不是“比人类更精准”（机器在数据计算上本就具备优势），而是“比人类更稳定”—它不会因疲劳、情绪、分心影响判断，同时能通过持续的增量迭代覆盖更多长尾场景，减少决策的不确定性。